Apsvarstykite tipinį statistinių metodų taikymo medicinoje taikymo pavyzdį. Vaisto kūrėjai teigia, kad jis padidina diurezės proporcingą priimtinei dozei. Norėdami patikrinti šią prielaidą, jie skiriami penkiems savanoriams skirtingų vaisto dozių.

Remiantis stebėjimų rezultatais, pastatyta dozės grandinės diagrama (1.2a pav.). Priklausomybė matoma plika akimi. Mokslininkai pasveikina vienas kitą su atradimu, o pasaulis yra su nauja diuretikais.

Tiesą sakant, duomenys leidžia patikimai patvirtinti, kad šių penkių savanorių buvo pastebėtas DII grandinės priklausomybė nuo dozės. Kad ši priklausomybė pasirodys visuose žmonėse, kurie imsis vaisto - nieko daugiau nei
zy.

nuo.

. Neįmanoma pasakyti, kad jis yra saugus - kitaip, kodėl įdėti eksperimentus?

Tačiau vaistas buvo parduotas. Vis daugiau ir daugiau žmonių tikisi padidinti savo diurezę. Ir ką matome? Mes matome 1.2b pav., Natūralu, kad nėra jokių santykių tarp narkotikų ir diurezės dozės. Juodieji apskritimai pažymėjo pradinio tyrimo duomenis. Statistika turi metodus, kurie leidžia mums įvertinti tokio "ne preliminarių" tikimybę, be to, kad painioja mėginį. Pasirodo, nesant bendravimo tarp diurezomo ir vaisto dozės, atsirandantis "priklausomybė" būtų laikomasi maždaug 5 iš 1000 eksperimentų. Taigi, šiuo atveju mokslininkai tiesiog nėra laimingi. Jei jie taikė net pažangiausius statistinius metodus, jis vis tiek nebūtų jų neišgelbės nuo klaidos.

Šis išgalvotas, bet ne toli nuo tikrovės pavyzdys, mes nesuteikėme nepastebėti
statistika. Jis kalba apie kitą, apie tikimybinį savo išvadų pobūdį. Kaip statistinio metodo taikymo rezultatas, mes negauname tiesos per paskutinį atvejį, bet tik vienos ar kitos prielaidos tikimybės įvertinimas. Be to, kiekvienas statistinis metodas yra pagrįstas savo matematiniu modeliu, o jo rezultatai yra teisingi tiek, kiek šis modelis atitinka tikrovę.

Net ir patikimumo ir statistinės reikšmės temą:

1. Statistiškai reikšmingus gyvenimo kokybės skirtumus
2. Statistinis suvestinis. Sąskaitos. Kietų ir selektyvių tyrimų sąvoka. Reikalavimai statistiniam skaičiavimui ir apskaitos dokumentų naudojimui
3. ESĖ. Atliekų liudijimo patikimumo tyrimas, siekiant įvertinti intraokulinį spaudimą per "Ey VeliDs2018", 2018 m

Statistinių skaičiavimų lentelėse, disertacijos ir magistro darbas psichologijos metu, rodiklis "P" visada yra.

Pavyzdžiui, pagal mokslinių tyrimų užduotys. Apskaičiuoti paauglystės gyvenimo prasmės lygį ir paauglystės mergaites skirtumus.

	Reiškia		U-kriterijus Mann-Whitney	Statistinės reikšmės lygis (P)
	Berniukai (20 žmonių)	Merginos (5 žmonės)
Įvartis	28,9	35,2	17,5	0,027*
Procesas. \\ T	30,1	32,0	38,5	0,435
Rezultatas	25,2	29,0	29,5	0,164
Kontrolės lokusas - "I"	20,3	23,6		0,067
Kontrolės lokusas - "Life"	30,4	33,8	27,5	0,126
Gyvenimo matavimas	98,9	111,2		0,103

* - skirtumai yra statistiškai patikimi (p≤ 0,05)

Dešiniuoju stulpeliu nurodomas "P" reikšmė, ir tai yra reikšminga nustatyti gyvenimo prasmingumo skirtumus ateityje berniukų ir mergaičių ar nėra reikšmingų. Taisyklė paprasta:

• Jei statistinės reikšmės lygis "P" yra mažesnis arba lygus 0,05, tada mes darome išvadą, kad skirtumai yra prasmingi. Lentelės lentelėje berniukų ir mergaičių skirtumai yra prasmingi atsižvelgiant į rodiklio "tikslus" - gyvenimo prasmingumą ateityje. Mergaitėse šis skaičius yra statistiškai gerokai didesnis nei berniukų.
• Jei statistinės reikšmės lygis "P" yra didesnis nei 0,05, tai daroma išvada, kad skirtumai nėra reikšmingi. Lentelėje tarp berniukų ir mergaičių skirtumai nėra reikšmingi visiems kitiems rodikliams, išskyrus pirmuosius.

Kur statistinės reikšmės lygis "P"

Apskaičiuojamas statistinės reikšmės lygis statistikos programa Kartu su statistiniu kriterijumi apskaičiuojant. Šiose programose taip pat galite nustatyti kritinę statistinės reikšmės lygio sieną ir atitinkami rodikliai bus paskirstyti pagal programą.

Pavyzdžiui, statistikos programoje, apskaičiuojant koreliacijas, galima nustatyti sieną "P", pavyzdžiui, 0,05 ir visi statistiškai reikšmingi santykiai bus paryškinti raudonai.

Jei statistinio kriterijaus apskaičiavimas atliekamas rankiniu būdu, reikšmės lygis "P" aptinkamas lyginant gauto kriterijaus vertę kritinei vertei.

Kas rodo statistinės reikšmės lygį "P"

Visi statistiniai skaičiavimai yra apytiksliai. Šio prioriteto lygis ir apibrėžia "P". Reikšmingumo lygis yra įrašomas į dešimtainių frakcijų forma, pavyzdžiui, 0,023 arba 0,965. Jei dauginate tokį numerį 100, tada mes gausime rodiklį P kiek procentais: 2,3% ir 96,5%. Šie procentai atspindi mūsų prielaidos klaidingumo tikimybę apie santykius, pavyzdžiui, tarp agresyvumo ir nerimo.

T.y, koreliacijos koeficientas 0,58 tarp agresyvumo ir nerimo buvo gautas ne 0,05 statistinės reikšmės lygiu arba 5% klaidos tikimybę. Ką tai konkrečiai reiškia?

JAV nustatyta koreliacija reiškia, kad šis modelis yra stebimas mūsų mėginyje: tuo didesnis agresyvumas, tuo didesnis nerimas. Tai yra, jei mes paimsime du paauglius, ir vienas nerimas bus didesnis nei kito, tada, žinant apie teigiamą koreliaciją, mes galime teigti, kad šis paauglys ir agresyvumas bus didesnis. Bet kadangi statistikoje viskas yra maždaug, tada, reikalaujame, mes pripažįstame, kad galime padaryti klaidą, o 5% klaidos tikimybė. Tai yra, atlikdami 20 tokių palyginimų šioje paauglių grupėje, mes galime būti 1 kartus, kad galėtume klysti su agresyvumo lygio prognoze, žinant nerimą.

Koks statistinės reikšmės lygis yra geresnis: 0,01 arba 0,05

Statistinės reikšmės lygis atspindi klaidų tikimybę. Todėl P \u003d 0,01 rezultatas yra tikslesnis nei P \u003d 0,05.

Psichologiniais tyrimais priimami du rezultatų statistinės reikšmės lygiai:

p \u003d 0,01 - aukštas lyginamosios analizės ar santykių analizės rezultatų patikimumas;

p \u003d 0,05 - pakankamas tikslumas.

Tikiuosi, kad šis straipsnis padės jums rašyti darbą su psichologija. Jei jums reikia pagalbos, prašome susisiekti (visų rūšių darbas psichologijoje; statistiniai skaičiavimai).

Statistinis patikimumas

- anglų Patikimumas / galiojimas, statistinis; tai. "Validitat", "Statistische". Sekos, objektyvumo ir dviprasmiškumo stoka statistiniame bandyme arba K.l. Matavimų rinkinys. D. s. Jis gali būti tikrinamas pakartojant tą patį testą (arba klausimyną), palyginti su tuo pačiu dalyku, kad įsitikintumėte, ar bus gauti tokie patys rezultatai; Arba lyginant įvairias bandymo dalis, kuri turėtų matuoti tą patį objektą.

Antinazi. Sociologijos enciklopedija, 2009

Stebėkite, kas yra "Statistikos pasitikėjimas" kituose žodynuose:

Statistinis patikimumas - Anglų Patikimumas / galiojimas, statistinis; tai. "Validitat", "Statistische". Seka, objektyvumas ir dviprasmiškumo stoka statistiniame bandyme arba į. L. Matavimų rinkinys. D. s. Gali būti tikrinami pakartojant tą patį bandymą (arba ... ... Sociologijos žodynas

Statistika, dydis yra vadinamas statistiškai reikšmingu, jei tai yra atsitiktinio įvykio tikimybė ar dar ekstremalias vertybes tikimybė. Čia, Extreme, yra suprantamas bandymų statistikos nuokrypio laipsnis nuo nulinės hipotezės. Skirtumas yra vadinamas ... ... Vikipedija

Fizinis statistinio stabilumo fenomenas yra tai, kad padidinus mėginio vertę, atsitiktinio įvykio dažnis arba fizinės vertės vidurkis yra susijęs su tam tikru fiksuotu skaičiumi. Statistinis reiškinys ... ... Vikipedija

Skirtumų patikimumas (panašumai) - Analitika Statistinė procedūra, skirta nustatyti skirtumų ar panašumų reikšmingumo lygį tarp tiriamų rodiklių (kintamieji) ... Šiuolaikinis ugdymo procesas: pagrindinės sąvokos ir sąlygos

Ataskaitos, statistiniai duomenys Didelis apskaitos žodynas

Ataskaitos, statistiniai duomenys - Valstybės statistikos stebėjimo forma, kurioje atitinkamos institucijos gauna iš įmonių (organizacijų ir institucijų) reikiamą informaciją ataskaitų teikimo dokumentų (statistinių ataskaitų) forma teisėtoje procedūroje už ... Didelis ekonomikos žodynas

Mokslas, užsiimantis sisteminio stebėjimo metodų per didžiulius žmogaus socialinio gyvenimo reiškinius, jų skaitinių aprašų ir mokslinio apdorojimo šiems aprašymams rengimas. Taigi teorinė statistika yra mokslas ... ... Enciklopedinis žodynas F.A. Brockhaus ir I.A. Efron.

Koreliacijos koeficientas - (koreliacijos koeficientas) koreliacijos koeficientas Tai yra statistinis rodiklis, rodomas dviejų atsitiktinių kintamųjų priklausomybės nuo koreliacijos koeficiento, koreliacijos koeficientų tipų, koreliacijos koeficiento, skaičiavimo ir taikymo savybės ... ... Enciklopedijos investuotojas

Statistika - (Statistika) Statistika Tai yra bendras teorinio mokslo, kuris studijuoja kiekybinius pokyčius reiškinių ir procesų. Valstybės statistika, statistikos paslaugos, Rosstat (valstybės statistika), statistiniai duomenys, užklausos statistika, pardavimo statistika, ... ... Enciklopedijos investuotojas

Koreliacija - (koreliacija) koreliacija Tai yra dviejų ar daugiau atsitiktinių koreliacijos verčių statistiniai santykiai, koreliacijos tipai, koreliacijos koeficientas, koreliacijos analizė, kainų koreliacija, valiutų porų koreliacija forex turiniui ... ... ... Enciklopedijos investuotojas

Knygos. \\ T

• Matematikos ir matematikos tyrimai tyrime: metodinė kolekcija apie studentų mokslinių tyrimų veiklą, Borzenko V.I .. Kolekcija pateikia metodologinius pokyčius, taikomus studentų mokslinių tyrimų veiklos organizavimui. Pirmoji kolekcijos dalis skirta mokslinių tyrimų metodo taikymui ...

Bet kokioje mokslinėje ir praktinėje eksperimento situacijoje (egzaminų) mokslininkai gali tyrinėti ne visus žmones (bendrą agregatą, gyventojus), tačiau tik tam tikras pavyzdys. Pavyzdžiui, net jei mes tyrinėjame palyginti mažą žmonių grupę, pvz., Kančią nuo tam tikros ligos, šiuo atveju labai mažai tikėtina, kad turime atitinkamus išteklius arba būtinybę išbandyti kiekvieną pacientą. Vietoj to jie paprastai bando mėginį iš gyventojų, nes jis yra patogesnis ir trunka mažiau laiko. Šiuo atveju, kaip mes žinome, kad imties rezultatai atstovauja visai grupei? Arba, jei naudojate profesionalią terminiją, ar galime būti tikri, kad mūsų tyrimas teisingai apibūdina visus gyventojų skaičius, kurio pavyzdys, kurį naudojome?

Norėdami atsakyti į šį klausimą, būtina nustatyti bandymų rezultatų statistinę reikšmę. Statistinė reikšmė Reikšmingas lygis, sutrumpintos Sig.), arba / 7 lygio reikšmė (P-Lygis) -tai yra tikimybė, kad šis rezultatas teisingai atstovauja gyventojui, kurio pavyzdys buvo tiriamas. Atkreipkite dėmesį, kad tai yra tik tikimybė - Neįmanoma ginčytis su absoliučia garantija, kad šis tyrimas teisingai apibūdina visą gyventojų skaičių. Geriausia, atsižvelgiant į reikšmę, galite daryti išvadą, kad ji yra labai tikėtina. Taigi, šis klausimas neišvengiamai patenka: kas turėtų būti reikšmingumo lygis taip, kad šis rezultatas gali būti laikoma teisinga charakteristika gyventojų?

Pavyzdžiui, su kokia tikimybė esate pasirengę pasakyti, kad tokios galimybės yra pakankamos rizikai? Jei tikimybė yra 10 iš 100 arba 50 iš 100? Ir ką daryti, jei ši tikimybė yra didesnė? Ką galima pasakyti apie tokius galimybes kaip 90 iš 100, 95 iš 100 arba 98 iš 100? Dėl rizikos susijusios situacijos, šis pasirinkimas yra gana problemiškas, nes tai priklauso nuo asmens savybių asmens.

Psichologijoje tradiciškai manoma, kad 95 ar daugiau galimybių iš 100 reiškia, kad rezultatų teisingumo tikimybė yra pakankamai didelė, kad būtų paskirstyta visai gyventojams. Šis skaičius nustatomas mokslo ir praktinės veiklos procese - nėra teisės, pagal kurią ji turėtų būti pasirinkta kaip atskaitos taškas (ir iš tiesų, kitais mokslais kartais pasirinkti kitas reikšmių lygio vertes).

Psichologijoje jie taiko šią tikimybę šiek tiek neįprastai. Vietoj tikimybės, kad mėginys yra populiacija, tikimybė, kad mėginių ėmimas yra nurodytas nėra. \\ t Gyventojai. Kitaip tariant, tai yra tikimybė, kad atradimai ar skirtumai yra atsitiktinis ženklas ir nėra suvestinių nuosavybė. Taigi, užuot teigdama, kad tyrimo rezultatai yra teisingi su 95 iš 100, psichologai teigia, kad yra 5 galimybės iš 100, kad rezultatai yra neteisingi (tokiu pačiu būdu 40 galimybių 100 tikimybės Rezultatų teisingumas reiškia 60 galimybių apie 100 už jų nelaimę). Tikimybės vertė kartais išreiškiama procentais, tačiau dažniau parašyta dešimtainės frakcijos pavidalu. Pavyzdžiui, 10 galimybių 100 yra atstovaujama dešimtainės frakcijos forma 0,1 forma; 5 iš 100 yra įrašyta kaip 0,05; 1 iš 100 - 0,01. Su šia įrašymo forma, ribinė vertė yra 0,05. Kad rezultatas buvo laikomas teisingu, jos reikšmės lygis turėtų būti žemiau šis skaičius (prisimenate, kad tai yra tikimybė, kad rezultatas neteisingas apibūdina gyventojus). Baigti terminologiją, pridėkite, kad "rezultato neteisingumo tikimybė" (kuris yra teisingas skambinti reikšmės lygis) paprastai nurodoma lotyniška raidė r. Eksperimento rezultatų aprašymas paprastai apima apibendrinimą, pvz., "Rezultatai pasirodė esantys reikšmingi patikimumo lygiu (R. (P) mažiau nei 0,05 (i.e. mažiau nei 5%).

Taigi, reikšmės lygis ( r.) Nurodo tikimybę, kad rezultatai ne Atstovauja gyventojams. Pasak psichologijos tradicijos, manoma, kad rezultatai patikimai atspindi bendrą vaizdą, jei vertė r. mažiau nei 0,05 (i.e. 5%). Nepaisant to, tai yra tik tikimybinis pareiškimas, o ne visai besąlygiškai garantijos. Kai kuriais atvejais ši išvada gali būti neteisinga. Tiesą sakant, mes galime apskaičiuoti, kaip dažnai gali atsitikti, jei pažvelgsime į reikšmingumo lygio vertę. Tuo reikšmingos 0,05 V 5 iš 100 atvejų lygiu, rezultatai tikriausiai yra neteisingi. 11a pirmasis žvilgsnis atrodo ne pernelyg dažnai, bet jei manote apie tai, tada 5 galimybės 100 yra tas pats, kaip 1 iš 20. Kitaip tariant, vienoje iš kas 20 atvejų rezultatas bus neteisingas. Tokios galimybės atrodo ypač palankios, o mokslininkai turi būti saugūs Komisijos pirmosios rūšies klaidos. Tai vadinama klaida, kuri atsiranda, kai mokslininkai mano, kad jie rado realius rezultatus ir iš tikrųjų jie nėra. Priešingos klaidos, kurias sudaro tai, kad mokslininkai mano, kad jie nerado rezultato, bet iš tikrųjų tai yra vadinama antrosios strypų klaidos.

Šios klaidos atsiranda, nes neįmanoma pašalinti neteisingos statistinės analizės galimybės. Klaidos tikimybė priklauso nuo rezultatų statistinio reikšmės lygio. Mes jau pažymėjome, kad tam, kad rezultatas būtų teisingas, reikšmės lygis turėtų būti mažesnis nei 0,05. Žinoma, kai kurie rezultatai turi žemesnį lygį, ir dažnai galima pasiekti tokių mažų /?, Kaip 0,001 (0,001 vertė rodo, kad rezultatai gali būti neteisingi, kai tikimybė yra 1 iš 1000). Mažesnė R, tuo sunkiau mūsų pasitikėjimas rezultatų teisingumu.

Tab. 7.2 rodo tradicinį aiškinimą dėl svarbos dėl statistinės išvados ir pateisinti sprendimą dėl bendravimo prieinamumo (skirtumų) galimybės.

7.2 lentelė.

Tradicinis psichologijos reikšmingumo lygių aiškinimas

Remiantis praktinių tyrimų patirtimi, rekomenduojama: jei įmanoma, kad būtų išvengta pirmojo ir antrojo pobūdžio klaidų, su atsakingomis išvadomis, turėtų būti sprendimai dėl skirtumų (komunikacija), sutelkiant dėmesį į lygį r. P.

Statistinis kriterijus. \\ T(Statistinis testas) - Tai yra priemonė nustatant statistinės reikšmės lygį. Tai yra lemiama taisyklė, kuri užtikrina teisingą ir nuokrypį apie klaidingą hipotezę su didele tikimybe.

Statistiniai kriterijai taip pat žymimi tam tikro skaičiaus apskaičiavimo metodas ir pats pats numeris. Visi kriterijai naudojami su vienu pagrindiniu tikslu: nustatyti reikšmingumo lygis Duomenys, analizuojami su jų pagalba (t), tikimybė, kad šie duomenys atspindi tikrąjį poveikį, kuris teisingai atspindi gyventojus, iš kurių susidaro mėginys).

Kai kurie kriterijai gali būti naudojami tik paprastai platinamiems duomenims (ir jei funkcija matuojama intervale) - šie kriterijai paprastai vadinami parametrinis. Naudojant kitus kriterijus, galite analizuoti duomenis iš beveik bet kokio platinimo įstatymo - jie vadinami ne parametrinis.

Parametriniai kriterijai - kriterijai, įskaitant paskirstymo parametrus skaičiavimo formulėje, t.e. Vidutinė ir dispersija (^ -CriteD stiliaus, Fischer F-kriterijaus ir tt).

Ne parametriniai kriterijai - kriterijai, į kuriuos neįtraukta į paskirstymo parametrų skaičiavimo formulę ir remiantis veikimo dažniais arba gretas (kriterijus) Q. Rosenbauma, kriterijus. \\ T U. Manna - Whitney.

Pavyzdžiui, kai sakome, kad skirtumų tikslumas buvo nustatytas pagal studento ^ -CriteD, tai reiškia, kad studentas ^ -Critete metodas buvo naudojamas apskaičiuoti empirinę vertę, kuri yra tada, palyginti su lentelės (kritinės) vertės.

Remiantis empirinių (apskaičiuotų) ir kritinių kriterijų (lentelės) santykiu, mes galime nuspręsti, ar mūsų hipotezė patvirtinama arba paneigiama. Daugeliu atvejų, kad mes pripažįstame skirtumus yra reikšmingas, būtina, kad empirinė vertė kriterijaus viršija kritinę, nors yra kriterijus (pavyzdžiui, manna - Whitney kriterijų ar ženklų kriterijai), kurioje turime laikytis priešinga taisyklė.

Kai kuriais atvejais apskaičiuota kriterijaus formulė apima tyrimo pavyzdžių stebėjimų skaičių, pažymėtą kaip p. Pagal specialią lentelę mes nustatome, kokio lygio statistinės reikšmės skirtumų atitinka šią empirinę vertę. Daugeliu atvejų tokia pati empirinė kriterijaus vertė gali būti reikšminga arba nereikšminga, priklausomai nuo tyrimo pavyzdžių pastabų skaičiaus ( p ) arba iš vadinamųjų laisvės laipsnių skaičius kuris yra nurodytas kaip v. (r\u003e) arba kaip df. (kartais.. \\ T d).

Žinant p Arba laisvės laipsnių skaičius, mes pagal specialius stalus (pagrindiniai iš jų pateikti 5 priedėlyje), mes galime apibrėžti kritinių vertybių kriterijaus ir palyginti gautą empirinę vertę su jais. Paprastai tai parašyta: "Su n \u003d. Konstituciniai kriterijiški kriterijaus vertės yra sudarytos t st \u003d. 2.07 "arba" Kada v. (d.) \u003d 2 kritinės dydžio kriterijaus vertės yra \u003d 4.30, ir vadinamasis.

Paprastai pirmenybė vis dar yra parametrų kriterijai, ir mes laikomės šios pozicijos. Manoma, kad jie yra patikimesni ir su jų pagalba galite gauti daugiau informacijos ir atlikti gilesnę analizę. Kalbant apie matematinio skaičiavimo sudėtingumą, tada naudojant kompiuterines programas, šis sudėtingumas dingsta (tačiau kai kurie kiti atrodo, tačiau gana įveikti).

• Šiame vadovėlyje mes nemanome išsamiai statistikos problemą.
• Hipotezės (nulis - Ya0 ir alternatyva - HJ) ir statistiniai sprendimai, nes studentai-psichologai tai mokosi atskirai disciplinai "Matematika psichologijoje". Be to, reikėtų pažymėti, kad išduodant mokslinių tyrimų ataskaitą (keitimo kursas ar disertacija, paskelbimas), statistiniai hipotezės, statistiniai sprendimai, kaip taisyklė, nėra pateikti. Paprastai aprašant rezultatus, kriterijus yra aprašytas, būtinas aprašomasis statistika (vidurkis, Sigma, koreliacijos koeficientai ir kt.), Empirinės vertės kriterijus, laisvės laipsnį, būtinai r-lygio reikšmę. Tada esminė išvada yra suformuluota atsižvelgiant į bandymo hipotezę su nuoroda (paprastai nelygybės forma) pasiektą arba imtasi reikšmingumą.

Mokama funkcija. Statistinės reikšmės funkcija yra prieinama tik kai kuriuose tarifų planuose. Patikrinkite, ar jis yra.

Jūs galite sužinoti, ar yra statistiškai reikšmingų skirtumų, gautų iš skirtingų respondentų grupių į klausimus apklausoje. Norėdami dirbti su statistinės reikšmės funkcija surengėjusie SurveyMonkey tai yra būtina:

• Įgalinti statistinę reikšmę pridedant palyginimo taisyklę į jūsų apklausos klausimą. Pasirinkite respondentų grupes, kad būtų galima surūšiuoti vizualinio palyginimo grupių tyrimo rezultatus.
• Išnagrinėti lenteles su duomenimis apie apklausos klausimus, kad nustatytų statistiškai reikšmingų skirtingų respondentų grupių skirtumų buvimą.

Peržiūrėti statistinę reikšmę

Vykdydami toliau aprašytus veiksmus, galite sukurti apklausą, rodančią statistinę reikšmę.

1. Įrašykite uždaro tipo klausimus.

Norint parodyti statistinę reikšmę analizuojant rezultatus, turėsite taikyti palyginimo taisyklę bet kokiam jūsų apklausos klausimui.

Taikyti palyginimo taisyklę ir apskaičiuoti statistinę reikšmę atsakymuose tuo atveju, jei apklausos schemoje naudojate vieną iš šių tipų klausimų:

Būtina užtikrinti, kad siūlomos atsakymo galimybės būtų suskirstytos į visates grupes. Atsakymo parinktys Jūs pasirinksite palyginti kai kuriant palyginimo taisyklė bus naudojama organizuoti duomenis į skerspjūvius per visą apklausą.

2. Surinkite atsakymus

Baigę rinkimų rinkinį, sukurkite savo platinimo kolektorių. Yra keletas būdų.

Kiekvienam atsakymui reikia gauti bent 30 atsakymų, kuriuos planuojate naudoti savo palyginimo taisyklėje, kad suaktyvintumėte ir peržiūrėtumėte statistinę reikšmę.

Apklausos pavyzdys

Norite sužinoti, ar vyrai yra patenkinti savo produktais daug daugiau nei moterys.

1. Pridėkite du klausimus su keliais atsakymo galimybėmis:
   Kokia jūsų lytis? (vyras Moteris)
   Ar esate patenkinti ar nepatenkinti mūsų produktu? (patenkintas (-Nna), nepatenkintas (-Nna))
2. Įsitikinkite, kad bent 30 respondentų pasirinko "vyrų" atsakymo galimybę į klausimą apie lauką, taip pat ne mažiau kaip 30 respondentų, nes jų laukas pasirinko galimybę.
3. Pridėkite palyginimo taisyklę klausimui "Kas yra jūsų grindys?" Ir pasirinkite abu atsakymus kaip ir jūsų grupes.
4. Naudokite duomenų lentelę žemiau klausimo diagramos "Ar esate patenkinti ar nepatenkinti mūsų produktu?" Norėdami sužinoti, ar atsakymas rodo statistiškai reikšmingą skirtumą

Kas yra statistiškai reikšmingas skirtumas?

Statistiškai reikšmingas skirtumas reiškia, kad su statistine analize pagalba, yra reikšmingų skirtumų tarp vienos grupės respondentų atsakymų ir kitos grupės atsakymus egzistavimą. Statistinė reikšmė reiškia, kad gautos skaičiai yra patikimai skirtingi. Tokios žinios labai padės jums analizuoti duomenis. Nepaisant to, gautų rezultatų svarba nustato jus. Jūs nuspręsite, kaip interpretuoti apklausų rezultatus ir kokių priemonių reikėtų imtis jų.

Pavyzdžiui, gausite daugiau pretenzijų iš moterų pirkėjų nei iš vyrų pirkėjų. Kaip nustatyti, ar toks skirtumas yra realus ir ar imtis veiksmų šiuo klausimu? Vienas iš puikių būdų, kaip patikrinti savo pastabas yra atlikti apklausą, kuri parodys jums, jei jūsų prekės dažniausiai yra patenkintos vyrų pirkėjais. Statistinės formulės pagalba, siūloma statistinės reikšmės funkcija suteiks jums galimybę nustatyti, ar jūsų produktas yra tikrai daug labiau kaip vyrai nei moterys. Tai leis jums imtis veiksmų remiantis faktais, o ne atspėti.

Statistiškai reikšmingas skirtumas

Jei gautos rezultatai yra paryškinti duomenų lentelėje, tai reiškia, kad dvi respondentų grupės labai skiriasi viena nuo kitos. Terminas "žymiai" nereiškia, kad gautos skaičiai turi tam tikrą ypatingą ar reikšmę, bet tik tai, kad tarp jų yra statistinis skirtumas.

Statistiškai reikšmingų skirtumų trūkumas

Jei gautos rezultatai nėra skiriami atitinkamame duomenų lentelėje, tai reiškia, kad, nepaisant galimų skirtumų dviem skaičiais, tarp jų nėra statistinio skirtumo.

Atsakymai be statistiškai reikšmingų skirtumų rodo, kad nėra reikšmingo skirtumo tarp dviejų palyginamų elementų su mėginio dydžiu, tačiau tai nebūtinai reiškia, kad jie nesvarbu. Galbūt didinant mėginio dydį, galite nustatyti statistiškai reikšmingą skirtumą.

Mėginių ėmimo tūris

Jei turite labai mažą mėginių ėmimo garsumą, tik labai dideli skirtumai tarp dviejų grupių bus reikšmingas. Jei turite labai didelį mėginio dydį, bus atsižvelgta į mažus ir didelius skirtumus.

Tačiau, jei du skaitmenys yra statistiškai skirtingi, tai nereiškia, kad skirtumas tarp rezultatų turi kokią praktinę vertę jums. Turėsite nuspręsti, kurie skirtumai yra svarbūs jūsų apklausai.

Statistinės reikšmės apskaičiavimas

Apskaičiuojame statistinę reikšmę naudojant standartinį 95% pasitikėjimo lygį. Jei atsakymas rodomas kaip statistiškai reikšmingas, tai reiškia, kad tik dėl nelaimingo atsitikimo ar dėl mėginio klaidos, skirtumas tarp dviejų grupių atsiranda tikimybe mažesniu kaip 5% (dažnai pasirodo kaip: P<0,05).

Apskaičiuoti statistiškai reikšmingus skirtumus tarp grupių, mes naudojame šias formules:

Parametras	apibūdinimas
a1.	Dalyvių iš pirmosios grupės dalis, kuri tam tikru būdu atsakė į klausimą, padaugintą iš šios grupės imties dydžio.
b1.	Dalyvių dalis iš antrosios grupės, atsakydamas į klausimą tam tikru būdu, padaugintu iš šios grupės imties dydžio.
Bendro mėginio dalis (P)	Dviejų grupių frakcijų derinys.
Standartinė klaida (SE)	Rodiklis, kiek jūsų dalis skiriasi nuo faktinės dalies. Mažesnė reikšmė reiškia, kad proporcija yra arti faktinės dalies, svarbesnis reiškia, kad dalis yra žymiai skiriasi nuo faktinės dalies.
Bandymo statistinis rodiklis (t)	Bandymo statistinis rodiklis. Standartinio nuokrypio reikšmių, kuriems ši vertė skiriasi nuo vidutinės vertės.
Statistinė reikšmė	Jei bandymo statistinio rodiklio absoliuti vertė viršija 1,96 * standartinius nuokrypius nuo vidutinės vertės, tai laikoma statistiškai reikšmingais skirtumais.

* 1.96 yra vertė, naudojama 95% pasitikėjimo lygiui, nes 95 proc. Studentų t-platinimo apdorojimo yra 1,96 standarto nuokrypio nuo vidutinės vertės.

Skaičiavimų pavyzdys

Tęsiant aukščiau nurodytą pavyzdį, sužinosime, ar vyrų procentas iš tikrųjų reiškia, kad jie yra patenkinti jūsų produktu, daug didesnis nei procentų moterų.

Tarkime, 1000 vyrų ir 1000 moterų dalyvavo jūsų apklausoje, ir dėl apklausos paaiškėjo, kad 70% vyrų ir 65% moterų teigia, kad jie yra patenkinti jūsų preke. Ar rodiklis yra 70% žymiai didesnis už 65% greitį?

Panaikinkite šiuos duomenis iš siūlomų formulių tyrimo:

• p1 (% vyrų, patenkinti produktu) \u003d 0,7
• p2 (% moterų, patenkintų produktu) \u003d 0,65
• n1 (apklaustų vyrų skaičius) \u003d 1000
• n2 (apklaustų moterų skaičius) \u003d 1000

Kadangi absoliuti bandymo statistinio rodiklio vertė yra didesnė kaip 1,96, tai reiškia, kad skirtumas tarp vyrų ir moterų yra reikšmingas. Palyginti su moterimis, vyrai, turintys didesnę tikimybės dalį, bus patenkintas jūsų produktu.

Slėpti statistinę reikšmę

Kaip paslėpti statistinę reikšmę visiems klausimams

1. Paspauskite "žemyn" rodyklę į dešinę nuo palyginimo taisyklės kairiajame šoniniame skydelyje.
2. Pasirinkti Redaguoti taisyklę.
3. Išjunkite funkciją Rodyti statistinę reikšmę Naudojant jungiklį.
4. Paspausk mygtuką Taikyti.

Slėpti statistinę reikšmę vienam klausimui, būtina:

1. Paspausk mygtuką Tune. Virš šios problemos diagramos.
2. Atidarytas skirtukas Rodyti parametrus.
3. Pažymėkite žymės langelį priešingą elementą Statistinė reikšmė.
4. Paspausk mygtuką Sutaupyti.

Ekrano parametras automatiškai įjungiamas, kai įjungiamas statistinės reikšmės rodymas. Jei pasirinksite ekrane žymės langelį, statistinės reikšmės rodymas taip pat bus išjungtas.

Įtraukti statistinę reikšmę pridedant palyginimo taisyklę dėl jūsų apklausos klausimo. Išnagrinėti lenteles su duomenimis apie apklausos klausimus, kad nustatytumėte statistiškai reikšmingų atsakymų, gautų iš įvairių respondentų grupių, buvimą.